多视点全景图与平滑漫游的研究与实现

针对单视点全景技术在相对拥塞的环境中难以观看到障碍物背后影像的不足,利用单视点空间和视点间的双向过渡链的搭建,构造一个多视点虚拟场景。采用影像匹配、直线提取等图像处理技术手段有效实现视点空间之间的平滑漫游。实验结果表明,该方法能取得较好的视觉效果,在一定程度上提高多视点虚拟场景内漫游的真实感。     

优化WebVR模型数据下载的VSPLA算法

针对用户在网络虚拟现实大场景漫游过程中整个场景的模型数据不能及时下载到本地的问题,提出了基于当前视点空间位置的VSPLA(viewpoint spatial position level of detail and area of interest)模型数据筛选算法。该算法对模型数据按其精度进行分级,根据视点空间位置对不同区域不同精度的模型数据进行索引传输,通过降低需要下载的模型数据量,减少用户在漫游网络虚拟现实场景过程中等待场景加载的时间。实验结果表明,该算法可有效提高用户漫游过程中模型加载效率。     

基于自由行走的沉浸式漫游装置

针对现有漫游装置结构过于复杂、功能单一等缺点,设计一种沉浸式漫游装置。该装置采用跑步机和回转台实现操作者在漫游装置上的自由行走,用头盔显示器和位置跟踪器构成沉浸式系统,实现全景显示和视点的自由移动,能满足军事训练、文物保护等领域的应用要求。     

基于图像转换的全景平滑漫游技术

基于全景图的虚拟现实系统存在实现两个相邻视点空间的平滑过渡的问题,为此对目前全景漫游系统的现状及功能进行分析,利用计算机视觉技术,提出基于图像转换的全景平滑漫游技术。在过渡路径上采集照片,根据摄像机的成像模型,建立空间点和投影点的关联,确定图像在平移运动下的关系,合成非采样点的图像。实验结果表明,该方法获得了比较平滑的过渡效果。     

面向虚拟场景的深度全景视频绘制技术

高度复杂的三维场景通常包含几千万甚至上亿个三角形和丰富的纹理,大大超过了目前图形硬件的处理能力。传统基于几何的绘制系统通过牺牲画面质量来实现场景的快速绘制。与此不同,基于图像的绘制技术利用逼真的图像序列来生成高质量的目标画面。研究面向虚拟场景的IBR(Image-Based Rendering)技术来克服现有方法的不足,提出以深度全景视频DPV作为场景表示的基本单元,通过多段深度全景视频组成的深度全景视频网络来表示虚拟场景的漫游区域,它允许视点在漫游平面的封闭区域内连续运动。绘制算法根据目标视点参数计算深度全景视频环中对目标图像有贡献的候选区域,综合利用GPU的强大处理能力和浮点格式的绘制目标,以及多幅深度图像混合绘制技术对候选区域进行绘制来生成目标图像。实验结果表明,深度全景视频绘制技术可实现大规模虚拟场景高质量实时绘制。     

一种虚拟场景的自动漫游方法

提出一种新的虚拟场景自动漫游方法.首先,在模糊理论的基础上建立了一个视点质量评价模型;然后,使用模糊综合评判方法求出视点集对应的虚视点,进而以虚视点的视点质量作为目标函数,并采用蚁群优化算法进行求解,得到一个场景观察的最优视点集;最后,对最优视点集中的视点进行排序,并以样条曲线连接,从而构造出一条虚拟场景的自动漫游路径.实验表明,使用该方法能够自动获得一条有效的漫游路径,沿此路径漫游,观察者能够全面而快速地实现对场景的认知和理解.     

基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法

针对鱼眼图像畸变大、表示的场景信息不直观等特点,本文提出了一种 基于视点纠正的鱼眼图像场景化漫游方法。该方法以鱼眼图像所表示的半球空间为观察对 象,通过视点的转移在半球空间进行漫游,以对不同区域内的场景信息进行直观的观察。采 用鱼眼图像校正算法为基础建立鱼眼镜头的球面映射模型,通过映射关系对以视点为中心的 观察区域进行实时校正,当视点变化时对校正后的可视区域进行实时显示从而实现漫游。实 验结果表明,通过本文算法能够实现鱼眼图像所表示半球空间的实时漫游,且漫游时显示的 校正图像满足直线约束标准。     

基于柱状全景图的空间漫游视图拟合算法

本文提出了一种基于柱状全景图的空间漫游视图拟合算法。其核心是基于固定点柱状全景图之间的空间关系并通过图像拼接技术和图像混合技术生成任意视点下图像。为实现漫游行进中视图信息的合理过渡,设计了固定视点柱状全景图分割后各部分的图像映射关系。实验证明该漫游策略可以满足虚拟漫游的实时性要求,同时具有规模扩展性。     

基于鱼眼图像的全景漫游模型

介绍了如何利用鱼眼镜头所拍摄的图像建立起在固定视点上沿空间任何方向的全景漫游模型的方法 ,它克服了使用普通镜头需要拍摄多幅照片 ,经过拼结 ,缝合处理后才能形成全景图的缺点 ,试验结果证明了该方法的有效性     

基于鱼眼图像的全景漫游模型

介绍了如何利用鱼眼镜头所拍摄的图像建立起在固定视点上沿空间任何方向的全景漫游模型的方法,它克服了使用普通镜头需要拍摄多幅照片,经过拼结,缝合处理后才能形成全景图的缺点,试验结果证明了该方法的有效性.     

无陀螺DR及其与北斗组合导航的融合算法

介绍了我国自主研制的北斗卫星导航定位系统的基本结构和定化原理。针对该导航定位系统中存在的问题,以低成本无陀螺DR作为其补克定位方式,设计了北斗／DR组合导航定位系统,并根据无陀螺DR的特点找出了适合该系统的卡尔曼滤波算法。该算法推导出了线性形式的DR观测方程,避免了目前常用导航算法由于观测方程线性化引起的模型误差。现场跑车试验表明,给出的北斗／DR组合系统在采用自适应卡尔曼滤波算法后可以获得良好的定位精度。结合北斗系统具有的特点,分析了将北斗普通型用户机和指挥型用户机应用于大范围车辆调度管理系统中的优势。     

北斗/DR组合导航融合算法及其在物流中的应用

介绍了我国自主研制的北斗卫星导航定位系统.针对该导航定位系统中存在的问题,以无惯性测量元件的DR作为其补充定位方式,设计了北斗/DR组合导航定位系统,并找出了一种组合导航定位的卡尔曼滤波算法,有效地提高了组合导航系统的定位精度.提出了将北斗/DR组合定位系统应用于现代物流管理信息系统的解决方案,分析了将北斗定位系统应用于现代物流管理的优势.     

基于Android的车载导航系统的研究与设计

为了缩短嵌入式车载导航系统开发进程,提高系统维护和升级能力,研究了Android平台的特点及车载导航系统的性能需求。建立以Android操作系统、GPS技术为核心的车载导航系统终端软件。此软件对系统平台的实时路径获取、地图匹配算法校正定位模块的误差、地图的显示更新以及采用Dijkstra算法实现最短路径的导航规划都进行了详细的分析。实验结果表明,开发人员基于Android的通用框架编写的车载系统的应用软件,便于在不同平台间移植和升级。     

水下自主导航系统算法设计

基于微小型水下机器人的导航需求,结合水下机器人应用环境的特点,在既定的元器件与处理芯片基础上,提出了水下组合导航算法的设计原则,选取合适的状态量和量测量,建立状态方程与量测方程,建立一套集中式Kalman滤波导航系统算法。算法保证导航系统能够满足长航时下高精度需求,具有较高的抗干扰能力,同时充分利用现有的各项传感器输出信息,保证系统的稳定性。并用实验小车进行陆上实验,验证算法的正确性。     

基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统

介绍了多传感器信息融合的基本原理,给出了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统结构。建立了移动机器人数学模型,运用基于扩展卡尔曼滤波的信息融合方法实现了移动机器人导航算法。通过实验验证了基于多传感器信息融合的移动机器人导航系统和导航算法的有效性。     

移动机器人行为参数的PSO多目标优化

根据移动机器人的导航任务,提出基于粒子群优化(PSO)算法的行为参数多目标分层优化方法。将导航方向与导航速度相关的参数按优先级进行PSO算法分层选取,使机器人在路径近似最优的基础上实现导航时间最少。仿真结果表明,该方法可以提高导航效率,实现导航决策的逐步求精,从而改善机器人在未知环境下的自主导航性能。     

无人飞行器的北斗卫星组合导航算法研究

北斗卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星定位与通信系统,为促进北斗卫星系统在导航方面的运用,降低我国导航方面对GPS的依靠,从而进一步降低成本,提高无人飞行器的导航精度,本文对捷联式惯性导航系统（INS）和北斗定位导航系统的组合导航算法进行了研究,通过惯性导航系统的原理和导航解算的过程,选择惯导系统和北斗系统的速度、位置差值作为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,利用无迹卡尔曼滤波得到惯导系统状态量和惯性敏感器的误差,对惯导系统进行误差补偿,从而实现无人飞行器的高精度导航控制.并使用Matlab进行仿真,得出高精度的模拟输出轨迹.     

自适应变步长菌群优化算法

针对菌群优化算法由于步长固定导致探索能力不强等缺陷,应用聚类思想自适应计算并调整细菌的趋化步长,体现了菌群之间的协同性和智能性行为,有效地提高算法的性能,比如探索能力和开发能力,特别是局部搜索和求精能力。在使用10个复杂的Benchmark函数所进行的对比实验中,所提出的算法在搜索能力和效率等方面优于其他典型算法的比率达到60%~90%,验证了改进算法是一种具有竞争力的优化算法。     

满秩分解最小二乘法船舶航向模型辨识

为了解决标准遗忘因子最小二乘法在线辨识船舶航向模型参数漂移和发散问题,考虑到船舶在实际航行中存在海洋环境扰动和数据欠激励的情况,提出并验证了一种基于满秩分解的递推最小二乘法.用实船数据进行船舶航向模型参数辨识,将辨识结果与标准遗忘因子最小二乘算法、多新息最小二乘法、最小二乘支持向量机的辨识结果进行对比,验证了满秩分解有...     

基于测角测距信息火星环绕器导航方法

针对传统的基于天文角度信息的导航方法用于火星环绕器导航应用中存在导航源可见弧段连续性差,导航精度较低等问题,提出了一种适用于火星环绕器组合导航的联邦自适应UKF改进算法。通过引入新的测距导航源,充分利用测角敏感器获得的火卫一和火卫二相对于环绕器的视线矢量信息以及测距敏感器获得的环绕器相对于其它火星在轨航天器的距离信息,运用UKF对环绕器状态进行估计,引入Sage-Husa噪声估计器,抑制非高斯噪声对导航精度的影响,达到提高导航精度的目的。仿真结果表明了所提出的适用于火星环绕器组合导航的联邦自适应UKF改进算法的有效性,火星环绕段导航位置估计精度优于0.4km,速度估计精度优于0.5m/s,相对于传统的天文测角导航,性能提升50%。